深入解讀DeepSeek、人工智能+的背景和趨勢，把握智能化的未來發(fā)展脈絡(luò)

剖析大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、AI等最新發(fā)展動態(tài)，以及在各行業(yè)中的應(yīng)用

洞察智能時代的變革力量，并結(jié)合企業(yè)現(xiàn)階段戰(zhàn)略目標，搭建數(shù)字化運營體系

厘清盲點，規(guī)避企業(yè)轉(zhuǎn)型過程中的風(fēng)險，倒逼思維升級，挖掘業(yè)務(wù)場景突破點

正確認識AI時代挑戰(zhàn)和機遇，主動擁抱變化，提升企業(yè)經(jīng)營水平和市場競爭力

第一單元：DeepSeek核心價值與AI驅(qū)動產(chǎn)業(yè)變革趨勢

一、AI技術(shù)革命與產(chǎn)業(yè)格局重塑

1.DeepSeek突圍啟示與科技創(chuàng)新

2.全球AI發(fā)展趨勢和產(chǎn)業(yè)變革機遇

3.中國開展人工智能+行動的戰(zhàn)略意義

4.大模型對傳統(tǒng)行業(yè)的顛覆性影響

5.各行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)與轉(zhuǎn)型方向

二、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施生態(tài)體系構(gòu)建

1.5G：技術(shù)制高點和產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)權(quán)

2.物聯(lián)網(wǎng)：人類感官的延伸

3.大數(shù)據(jù)：永不枯竭的生產(chǎn)資料

4.云計算：智能時代的基石

5.“智能+”終極版圖：數(shù)字孿生

三、大數(shù)據(jù)+大算力+強算法=大模型

1.參數(shù)規(guī)模：千億級參數(shù)成為主流

2.技術(shù)架構(gòu)：GPT--基于反饋的強化學(xué)習(xí)

3.模態(tài)支持：文本、圖片、影像、語音等多模態(tài)

4.應(yīng)用領(lǐng)域：通用大模型VS行業(yè)大模型

【案例解析】中醫(yī)大模型、機器狗“挑山工”、盤古大模型聚焦B端應(yīng)用

四、DeepSeek的核心能力與應(yīng)用場景

1.DeepSeek的技術(shù)優(yōu)勢與核心競爭力

2.DeepSeek如何賦能企業(yè)數(shù)智化升級

3.從“數(shù)據(jù)驅(qū)動”到“AI驅(qū)動”的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型

4.管理者如何擁抱AI技術(shù)，重塑企業(yè)競爭力

5.AI時代下的組織架構(gòu)與人才戰(zhàn)略

五、人工智能引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革和場景重構(gòu)

1.【案例解析】交通行業(yè)——基于城市大腦的智能交通布局

2.【案例解析】能源電力——虛擬電網(wǎng)與新型電力系統(tǒng)建設(shè)

3.【案例解析】智慧城市——從長安到雄安，未來城市圖景

4.【案例解析】工業(yè)制造——數(shù)字孿生工廠顛覆傳統(tǒng)生產(chǎn)路徑

5.【案例解析】數(shù)字政府——AI大模型賦能數(shù)字政務(wù)建設(shè)

六、AI時代的新興機遇和挑戰(zhàn)

1.企業(yè)級應(yīng)用與AI時代崗位分化

2.大模型及AI未來發(fā)展的十大趨勢

3.發(fā)現(xiàn)問題的能力比解決問題更重要

4.用想象力、創(chuàng)造力駕馭，做AI做不了的事

5.潛在風(fēng)險：信息濫用、數(shù)據(jù)安全、科技作惡

第二單元：人工智能+行動助力產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級

一、國家戰(zhàn)略和頂層設(shè)計

1.數(shù)字經(jīng)濟與產(chǎn)業(yè)升級

2.數(shù)字經(jīng)濟分類和界定

3.數(shù)據(jù)成為新的生產(chǎn)要素

4.新一代信息技術(shù)應(yīng)用賦能

5.新基建加速產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程

【案例解析】消費互聯(lián)網(wǎng)VS產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)

二、數(shù)字化是產(chǎn)業(yè)升級必經(jīng)之路

1.數(shù)字化的內(nèi)涵、價值、底層邏輯和終極目標

2.數(shù)字化背景下，企業(yè)生存之道——保持危機感

3.什么是數(shù)字化轉(zhuǎn)型六度法則，如何將數(shù)字化真正落地

【案例解析】德國大眾為什么炒掉軟件公司多名高管

三、數(shù)字化的三個基本特征

1.數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化——消滅物理介質(zhì)

2.流程標準化——減少人為干預(yù)

3.管理精細化——全程閉環(huán)可控

【案例解析】華為數(shù)字化工具應(yīng)用的啟示

【行動指南】在目前的業(yè)務(wù)場景中，有哪些不符合數(shù)字化要求的節(jié)點，如何優(yōu)化？

四、企業(yè)數(shù)字化變革常見問題

1.戰(zhàn)略層面缺乏系統(tǒng)性頂層設(shè)計

2.業(yè)務(wù)層面信息化基礎(chǔ)相對薄弱

3.實施層面技術(shù)與業(yè)務(wù)容易脫節(jié)

4.組織層面人才隊伍上儲備不足

【案例解析】麥肯錫最新報告：數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功率普遍不高？

五、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂層設(shè)計

1.基礎(chǔ)建設(shè)：數(shù)字基因六大模塊、數(shù)字技術(shù)平臺架構(gòu)

2.組織建設(shè)：數(shù)字運營開發(fā)流程、數(shù)字生態(tài)應(yīng)用場景、數(shù)字資產(chǎn)長效機制

3.人才建設(shè)：數(shù)據(jù)驅(qū)動能力、跨界融合能力、場景轉(zhuǎn)化能力、創(chuàng)新發(fā)展能力

六、數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地三個要點

1.“科技+業(yè)務(wù)”雙輪驅(qū)動

2.讓聽得見炮火的士兵做決定

3.借助專業(yè)第三方力量推進實施

【行動指南】如何完善基礎(chǔ)數(shù)據(jù)治理，打通數(shù)據(jù)堵點，完成數(shù)據(jù)貫通和閉環(huán)。

七、數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐六步曲（數(shù)轉(zhuǎn)模型）

1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略規(guī)劃

2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型的組織障礙

4.數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)挑戰(zhàn)

5.數(shù)字化轉(zhuǎn)型的安全風(fēng)險

6.數(shù)字化轉(zhuǎn)型的人才培養(yǎng)

【思考方向】現(xiàn)階段在數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂層設(shè)計和實施層面，存在哪些盲點和障礙，如何克服？

課程回顧、總結(jié)、分享和行動

1.基于人工智能發(fā)展趨勢，從產(chǎn)品、渠道、技術(shù)、運營、服務(wù)、資源等角度切入，探討關(guān)于現(xiàn)階段人工智能與企業(yè)經(jīng)營管理相結(jié)合的商業(yè)化應(yīng)用實施路徑。

2.目前在市場洞察、痛點捕捉、應(yīng)用場景、流程優(yōu)化、數(shù)據(jù)驅(qū)動、客戶服務(wù)和業(yè)務(wù)創(chuàng)新等方面，與原生數(shù)字巨頭們存在哪些差距，應(yīng)該如何改進？

3.企業(yè)數(shù)轉(zhuǎn)智改是一個“科技+業(yè)務(wù)”雙輪驅(qū)動的系統(tǒng)性工程，結(jié)合行業(yè)特性和崗位職責，有什么具體想法或者行動計劃？